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阿尔法围棋 (阿尔法狗)

2010年,德米什·哈萨比斯等人在伦敦创建了“深度思维”公司,该公司开发出了“阿尔法围棋”软件。2015年,作为计算机深度学习代表的“阿尔法围棋”轻松战胜欧洲围棋冠军樊麾。

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    1名称

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    AlphaGo 由两部分组成,Alpha对应希腊语的首字母,也就是常说的“阿尔法”,Go是日语中对围棋的称呼。因此,许多人称之为“阿尔法围棋”,还有人根据发音亲昵地叫它“阿尔法狗”或“阿狗”。

    2出处

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    阿尔法围棋(AlphaGo)出生在英国。2010年,德米什·哈萨比斯等人在伦敦创建了“深度思维”(DeepMind)公司,该公司开发出了“阿尔法围棋”软件。2014年,美国谷歌公司收购了“深度思维”,因此它现在也许可以算是美国籍。

    3成名

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    阿尔法围棋的成名是在今年1月。哈萨比斯等人在英国《自然》杂志上发文说,在英国围棋协会见证下,“阿尔法围棋”以5:0战胜欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾,成为第一个击败人类职业棋手的电脑程序。

    4系统

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    美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说:阿尔法围棋这个系统主要由几个部分组成:

    1,走棋网络,给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。

    2,快速走子,目标和1一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比1快1000倍。

    3,估值网络,给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。

    4,蒙特卡罗树搜索,把以上这3个部分连起来,形成一个完整的系统。

    5特点

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    “阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习:模拟人脑神经网络,通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱,再通过增强学习的方法自我博弈,寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。

    “阿尔法围棋”最大的特点是,它会自己学习!在战胜樊麾之前,“阿尔法围棋”已进行了超过3000万局的自我训练,不断提升自身棋力。

    “阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路,不去计算每一步的可能性,颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。

    6棋力

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    “阿尔法围棋”和樊麾之间的比赛发生在去年10月,只是由于论文发表的保密流程等原因才在今年宣布。虽然许多围棋高手研究比赛棋谱后认为,“阿尔法围棋”那时的棋力还无法与李世石相提并论,但几个月过去了,它可能又在针对性训练中大有进步。这也是现在许多人押注它会取胜的原因。

    7与“深蓝”区别

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    1997年,电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,震惊世界。“深蓝”是一个独特的硬件与软件的结合体,IBM公司专门制造的这台计算机浮点运算速率超过每秒100亿次,几乎能让相关软件穷举国际象棋的所有可能下法,“暴力”碾压人脑。比赛结束后,它就被拆解了。

    而“阿尔法围棋”是一个人工智能软件,它可以运行在不同的硬件平台上。相关论文中说,它的“单机”版本用到48个CPU(中央处理器),而还有一个分布式运算的版本,可同时用到多台计算机的1202个CPU,大大提升计算能力。

    光就计算能力而言,现在普通电脑中的CPU就已经胜过了20年前的“深蓝”,更不用提“阿尔法围棋”所用的硬件了。但是围棋的变化也要远远超出国际象棋,有计算显示,围棋棋盘上可能出现的局面数量超过了已观察到宇宙中的原子数目,有“千古不同局”之说。

    8局限

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    “阿尔法围棋”现在只会下围棋,这也是当前许多人工智能都有的专业局限性。

    9人机大战

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    第一场

    2016年3月9日,韩国围棋世界冠军李世石与人工智能程序“阿尔法围棋”的对抗赛在韩国首尔打响。在围棋人机大战首场比赛中,人工智能“阿尔法围棋”战胜韩国棋手李世石。

    双方经过激战,李世石执黑186手中盘负谷歌AlphaGo,深蓝成功挑战国际象棋的20年后,机器人的历史进入新篇章。

    第二场

    2016年3月10日,在围棋人机大战第二场比赛中,人工智能“阿尔法围棋”战胜韩国棋手李世石,总比分以2:0领先。

    比赛结束后,韩国棋手刘昌赫九段评价说:“‘阿尔法围棋’下了很多怪手,如果李世石按照自己的棋风果断地应对,他或许会赢。但是,李世石在很多局部战斗中,没有按自己的棋风果断下棋,好像他在心理上有所畏缩。看上去,‘阿尔法围棋’棋行有些弱,但是它判断形势和计算的能力很强。在官子阶段上,‘阿尔法围棋’占尽优势。”

    李世石赛后会见记者时说:“让人吃惊的昨天已经领教了。今天从序盘开始,我一直没有领先过,‘阿尔法围棋’还没有被发现有特别的弱点。昨天对局后,我仍认为‘阿尔法围棋’也存在弱点,但今天我的想法有所改变,我完败而‘阿尔法围棋’完胜,它下得完美。”

    人机大战11日休息一天,12日、13日将进行第3、4局比赛,14日再休息一天,15日双方举行第5盘比赛。本次比赛即使一方率先取得3胜,也要下满5盘。比赛采用中国规则,执黑一方贴7目半,各方用时为两小时,各3次60秒的读秒机会。

    第三场

    2016312日,谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”(AlphaGo)与韩国棋手李世石继续进行围棋人机大战,第三局比赛结束,李世石再次告负!至此,谷歌AlphaGo赢下五局三胜制比赛。

    第四场

    2016313日中午12点,迎来“人机大战”第四场,此前韩国九段棋手李世石连败三场,五局系列赛提前告负。最后两局的意义,更多是为职业棋手的尊严,为测试、寻找的可能薄弱点而战。

    在两小时布局时间用完之际,李世石出现“年度妙手”考验AlphaGoAlphaGo陷入长考,并下出一步看似失误的棋。第78手让大家看到熟悉的李世石九段回来了。李世石越战越勇最终拿到首胜,扳回一局。

    第五场

    2016315日中午12时人机大战第五场在韩国首尔进行,经过长达5个小时搏杀,李世石认输,最终李世石与AlphaGo总比分定格在14

    整个第五场比赛下得比较沉闷。到1546分,李世石已进入到读秒阶段,AlphaGo还拥有19分钟,局势整体对AlphaGo有利。

    1620分,李世石与AlphaGo的比赛进入到僵持阶段,彼此在棋盘的局部领域进行厮杀,局面变得复杂化。

    1626分,AlphaGo进入到读秒阶段。

    1647分,都进入到读秒阶段的AlphaGo和李世石继续在局面进行激烈战斗,但局面依然非常焦灼。

    1702分,李世石最终认输。

    评论

    对这次比赛的意义,德国人工智能研究中心的安德烈亚斯·登格尔说,从人工智能的角度看,“阿尔法围棋”胜出,将是证明深度学习技术潜力的有力证据。

    然而,即便机器在各类智力游戏中击败人类,这也并不意味着机器与人拥有同样形式的智能,而只说明在某些功能上,机器做到了类似、甚至超过了人类。

    10获得荣誉九段称号

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    阿尔法围棋获得荣誉九段阿尔法围棋获得荣誉九段

    北京时间3月15日,谷歌AlphaGo与韩国棋手李世石的比赛落下帷幕,最终比分定格为4:1。获胜后的AlphaGo也因此获得它有生以来的第一个荣誉。在赛后的发布会上,韩国棋院已经给“阿尔法围棋”颁发名誉九段证书。

    本次人机大战吸引了全球无数人的关注,今天是AlphaGo与李世石的第五战,此前AlphaGo以3胜1负的战绩赢得比赛,但因双方此前约定打满五局,所以今天的比赛也算是李世石捍卫人类智慧的荣誉之战。

    虽说在第四局比赛输给李世石,但阿尔法狗却得到另一收获。由于这场失利,它能够正式进入世界职业围棋选手排名。现在在世界职业围棋排名网站GoRatings.org上,阿尔法狗已是世界第四,仅次于中国柯洁、韩国朴永训以及日本井山裕太。而阿尔法狗这次击败的韩国棋手李世石则应该是位列世界第五。

    114次人机大战

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    过去20年中,有4次人机大战给人们留下格外深刻的印象,也成为人工智能发展的绝佳注脚。

    阿尔法围棋——有棋风的“深度思考者”

    2016年1月,美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”在《自然》杂志上报告说,该公司研发的“阿尔法围棋”人工智能程序2015年10月以5:0战胜欧洲围棋冠军樊麾,这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。

    即将与“阿尔法围棋”对战的韩国棋手李世石表示,“阿尔法围棋”实力难与自己相争,自己将以4:1或者5:0取胜,如不出现失误,将100%获胜。

    深蓝——蛮算的“硬汉”

    1997年,美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位,每秒可运算2亿步。

    在今天看来,“深蓝”还算不上足够智能,主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略:“深蓝”靠硬算可以预判12步,卡斯帕罗夫可以预判10步,两者高下立现。

    比赛中,第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击,他的斗志和体力在随后3局被拖垮,在决胜局中仅19步就宣布放弃。IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求,拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平,却无法找“深蓝”“复仇”,留下永久的遗憾。

    德国人工智能研究中心负责人登格尔在接受新华社记者采访时说,“深蓝”是人工智能发展史上一个里程碑,但用卡斯帕罗夫的话说,它不会因为取得胜利而“感到喜悦”。

    浪潮天梭——以一敌五的“铁人”

    2006年,“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中,5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏,被中国超级计算机独占鳌头。

    值得一提的是,浪潮天梭在比赛中,同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。在2局制的博弈中,浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度,每步66万亿次的棋位分析与检索能力,最终以11:9的总比分险胜。

    比赛异常激烈。柳大华在两局之间中场休息时,直言“艰苦卓绝”。在这场高强度的消耗战中,电脑最终取胜的关键,被认为是其不知疲倦的稳定性。

    张强也坦承:“输的原因主要在体力的过度消耗。以往和人比赛,到了最后时刻就是意志和心态的对决了,看谁能坚持到最后,谁能不犯错误。但是计算机没有这样的问题。”

    从那场比赛开始,象棋软件蓬勃发展,人类棋手逐渐难以与之抗衡。

    沃森——察言观色的全才“学霸”

    2011年,“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。《危险边缘》以答案的形式给出线索,如“小时候砍了樱桃树”,选手需要以问题作答,如“是乔治·华盛顿吗”。

    参赛者需要大量历史、文学、政治、科学及流行文化知识,还需要解析隐晦含义和谜语等。虽然比赛时不能接入互联网搜索,但“沃森”存储了2亿页的数据,包括各种百科全书、词典、新闻、甚至维基百科的全部内容。

    “沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案,还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。

    “沃森”最终轻松战胜两位人类冠军,展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。IBM中国研究院院长沈晓卫介绍说,随着大数据时代的来临,今天的“沃森”正在主力向医疗卫生业进军,通过对患者的个性化数据、大量病例和医疗文献的“学习”,提供最佳诊疗方案。

    12再战星际2

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    2016年3月,打败了韩国顶尖棋手李世石让 AlphaGo 声名大噪,当然它的步伐不会停歇。暴雪已经确认,AlphaGo 接下来将要挑战的是《星际争霸 2》!

    事实上早在围棋对决期间,就有传言说 AlphaGo 接下来的会进军《星际争霸 2》。而在 WCS 中国站决赛上,暴雪娱乐制作总监 Tim Morten 正式确认了这个消息。

    不过有关这场盛事的许多细节都还是未知,因为暴雪和谷歌仍在商讨之中,包括人类出战的人选也还没有确定。当然了,最高水平的冠军选手是肯定的。

    《星际争霸 2》的人机之战谁会胜?Tim Morten 认为人类赢面更大。因为我们知道 AlphaGo 下围棋依靠的是概率,而棋盘上有确定的点可供选择。Tim Morten 认为在《星际争霸 2》里,下一步是无法提前预知的,所以人类的感性会有优势。

    13中国团队计划挑战

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    参考消息网201641日报道,谷歌开发的超级电脑“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败韩国围棋大师李世石后,中国电脑围棋科学家团队计划在2016年年底向“阿尔法围棋”发起挑战。

    据新加坡《联合早报》网站41日报道,由中国围棋协会、中国人工智能学会共同主办的“AlphaGo人机大战的解读与中国人工智能论坛”在北京航空航天大学举行,世界计算机围棋锦标赛创始人陈昭透露了上述消息。

    陈昭表示,目前正在组织中国电脑围棋科学家团队展开科研工作,科学家团队有信心在2016年年底举办的第二届世界围棋电脑锦标赛上,向“阿尔法围棋”发起挑战。不过,陈昭并没有对比赛的性质作进一步说明。

    北京邮电大学教授、计算机围棋研究所所长刘知青在论坛上做报告时,将“阿尔法围棋”的方法论总结为:直觉获取、搜索验证、优化决策。他认为,这些特征是未来人工智能的核心。

    14世界排名

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    2016年7月17日,Gorating世界围棋排名发生了重大变化,柯洁由于在海峡两岸世界冠军争霸赛中表现不佳,积分下跌,AlphaGo反超柯洁,排名升至榜首。

    Gorating世界围棋排名的计算方式比较特别,如果对手的积分发生改变,则自己的积分也会相应变化。AlphaGo主要的对手是李世石,战绩是4胜1负,因此只要李世石的积分提升,AlphaGo就会水涨船高。

    7月15日至17日,柯洁参加了金立杯两岸世界冠军争霸赛,胜周俊勋,负时越和唐韦星,积分下降不少,被AlphaGo反超。时越目前排名第九,唐韦星第22位。

    152017年复出

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    2016年11月,AlphaGo团队成员樊麾宣布,AlphaGo棋力在半年内有巨大进步,将在2017年复出下棋。该团队会在近期内公布更多讯息。或许我们将能看见AlphaGo对战柯洁。

    樊麾是曾获欧洲围棋冠军。2014年AlphaGo以5:0将其击败,人工智能首次战胜职业棋手。

    2016年3月,AlphaGo以4:1战胜前世界排名第一的李世石。

    2016年11月时,围棋世界排名第一为中国的柯洁,此前他也曾表示与AlphaGo一战,各方也很关注。谷歌CEO也曾造访聂卫平围棋道场,还和柯洁下了盘棋。

    2017年4月,从国家体育总局有关方面获悉,围棋人工智能程序“阿尔法狗”(AlphaGo,直译阿尔法围棋)于今年5月下旬在浙江乌镇与包括柯洁在内的中国顶尖棋手进行对决。

    据悉,目前世界棋坛实力、人气最炙手可热的柯洁将与阿尔法狗进行三番棋对抗,这也极有可能是人类顶尖棋手与人工智能程序的终极对抗。

    去年在韩国进行的“人机大战”中,由DeepMind团队研发的阿尔法狗出人意料地以4:1战胜了韩国著名棋手李世石九段。不过,很多围棋界人士认为,19岁的中国棋手柯洁更能代表目前人类棋手的最高水平。

    2017年5月23日,在柯洁对战阿尔法狗(Alphago)的首场比赛中,柯洁以1/4子负于对方,在双方的三番棋大战中暂时0-1落后。按照中国围棋规则,1/4子已经是最小的差距。

    2017年5月25日,柯洁九段与围棋人工智能AlphaGo的三番棋比赛第2局战罢。弈至155手,AlphaGo执黑中盘战胜柯洁,将比分改写成2:0。

    2017年5月26日,AlphaGo配对赛开战。对战双方为古力/AlphaGo组合和连笑/AlphaGo组合。比赛从上午8点半开始,最终古力举牌中盘认输,连笑/AlphaGo逆转形势获得胜利,古力组的AlphaGo曾举牌表示认输。

    16AlphaGo Zero

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    AlphaGo加强版
    2017年5月,以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后,AlphaGo宣布退役,但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间2017年10月18日,DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ,代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍,是“自学成才”。而且,是从一张白纸开始,零基础学习,在短短3天内,成为顶级高手。

    团队称,AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时,AlphaGo Zero取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式,刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

    “AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在,AlphaGo Zero是我们最强版本,它提升了很多。Zero提高了计算效率,并且没有使用到任何人类围棋数据,”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯(Demis HAssabis)说,“最终,我们想要利用它的算法突破,去帮助解决各种紧迫的现实世界问题,如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo,可以在这些问题上取得进展,那么它就有潜力推动人们理解生命,并以积极的方式影响我们的生活。”

    自我训练

    不再受人类知识限制,只用4个TPU

    AlphaGo此前的版本,结合了数百万人类围棋专家的棋谱,以及强化学习的监督学习进行了自我训练。

    在战胜人类围棋职业高手之前,它经过了好几个月的训练,依靠的是多台机器和48个TPU(谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片)。

    AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是,它不再需要人类数据。也就是说,它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,然后进行自我博弈。值得一提的是,AlphaGo Zero还非常“低碳”,只用到了一台机器和4个TPU,极大地节省了资源。

    经过几天的训练,AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后,已经可以超越人类,并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称,Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组,随着训练地加深,系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好,同时,神经网络也变得更准确。

    能力提升

    据大卫·席尔瓦介绍,AlphaGo Zero使用新的强化学习方法,让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋,只是从单一神经网络开始,通过神经网络强大的搜索算法,进行了自我对弈。

    随着自我博弈的增加,神经网络逐渐调整,提升预测下一步的能力,最终赢得比赛。更为厉害的是,随着训练的深入,DeepMind团队发现,AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

    自学3天,就打败了旧版AlphaGo

    除了上述的区别之外,AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。

    首先,AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入,而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

    其次,AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。

    第三,AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中,AlphaGo用的是快速走子方法,来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反,新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

    据哈萨比斯和席尔瓦介绍,以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升,而算法的改变让系统变得更强更有效。

    经过短短3天的自我训练,AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo,战绩是100:0的。经过40天的自我训练,AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手,甚至包括世界排名第一的柯洁。

    前景

    对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说,围棋并不是AlphaGo的终极奥义,他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。AlphaGo Zero的提升,让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作,提高看病效率和能源效率。

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